合并两个没有共同列的数据框以进行计算

Question

我将尝试根据两个不同数据集中的信息进行计算。我需要第一个数据框中的所有信息重复多次，以匹配第二个数据框的信息。

例如：

数据框1：

name   price 
 A       1
 B       2

数据框架2：

 currency    value
  Dollar       1
  Euro         2 

预期输出：

合并后的DataFrame：

name   price   currency    Value
 A       1       Dollar      1
 A       1       Euro        1
 B       2       Dollar      4
 B       2       Euro        4

我一直在尝试类似的东西，使用apply和list，然后将其转换为DataFrame，但没有结果。不知何故，每个名称始终重复currs值：

lst = []
for index, currs in currencies.iterrows():
    lst.append(prices.apply(lambda pmRow: pd.Series({'name':pmRow['prices'], 'curr':currs['currency']}), axis=1))

有什么建议吗？谢谢！

- Nico Gallegos

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为什么Value列是1,1,4,4，而不是1,2,1,2？如果后续使用df1.assign(k=1).merge(df2.assign(k=1)).drop('k', 1)。 - Zero

Answer 1

看起来你需要使用 交叉连接:

df = pd.merge(df1.assign(A=1), df2.assign(A=1), on='A').drop('A', 1)
print (df)
  name  price currency  value
0    A      1   Dollar      1
1    A      1     Euro      2
2    B      2   Dollar      1
3    B      2     Euro      2

如果需要的话，可以使用多列 price 和 value：

df['value'] *= df['price']
print (df)
  name  price currency  value
0    A      1   Dollar      1
1    A      1     Euro      2
2    B      2   Dollar      2
3    B      2     Euro      4

- jezrael